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¿Qué problema resuelve?

En muchas empresas, el mantenimiento todavía depende de hojas de cálculo, informes estáticos, aplicaciones aisladas y conocimiento almacenado en la cabeza de unas pocas personas.

El resultado suele ser conocido: fallos inesperados, intervenciones urgentes, pérdida de producción, compras imprevistas, activos infrautilizados y poca información para decidir.

Fracttal crea una capa común de datos y operación para que responsables de Mantenimiento, Operaciones, Producción, Ingeniería, Infraestructuras y Facility Management trabajen con información actualizada, trazable y compartida.

No se limita a registrar órdenes de trabajo. Ayuda a responder preguntas decisivas:

• ¿Qué activo tiene mayor probabilidad de fallar?
• ¿Qué intervención conviene priorizar?
• ¿Qué instalaciones están consumiendo más recursos?
• ¿Dónde se concentra el mantenimiento correctivo?
• ¿Qué tareas pueden automatizarse?
• ¿Cuánto cuesta realmente cada parada?

El objetivo es pasar de reparar cuando algo falla a actuar antes de que el fallo afecte a la producción, el servicio, la seguridad, el consumo energético o los costes.

¿Cómo acelera el mantenimiento predictivo?

Fracttal conecta cuatro capacidades dentro de un mismo sistema:

1. Centraliza la gestión de activos
   Organiza equipos, ubicaciones, planes preventivos, órdenes de trabajo, repuestos, costes, proveedores, contratos e históricos.
2. Digitaliza el trabajo de campo
   Técnicos propios y contratistas pueden consultar instrucciones, recibir tareas y registrar información desde dispositivos móviles allí donde ocurre la intervención.
3. Monitoriza los activos mediante IoT
   Fracttal Sense recoge variables como temperatura, vibración, presión, humedad o consumo energético para detectar desviaciones en tiempo real.
4. Incorpora agentes de inteligencia artificial
   La IA analiza datos operativos, responde preguntas en lenguaje natural, genera indicadores, anticipa incidencias y puede ejecutar tareas concretas dentro del proceso de mantenimiento.

A diferencia de un CMMS tradicional, el usuario no necesita depender siempre de informes predefinidos ni de especialistas para cada consulta. Puede preguntar directamente al sistema, solicitar un análisis o identificar qué activos requieren atención.

La plataforma también puede sincronizarse de forma bidireccional con el ERP y otros sistemas corporativos, conservando la trazabilidad, los procedimientos internos y el cumplimiento regulatorio.

Productos

• Fracttal One: plataforma CMMS/GMAO y EAM para gestionar activos, mantenimiento preventivo y predictivo, órdenes de trabajo, inventarios, costes, proveedores e indicadores.
• Fracttal Sense: solución IoT para monitorizar continuamente el estado de los activos y activar alertas, inspecciones o intervenciones.
• Fracttal AI: agentes de inteligencia artificial que analizan información, responden consultas, generan cuadros de mando, sugieren decisiones y ejecutan tareas operativas.
• Integraciones: conexión con ERP, sistemas corporativos, aplicaciones empresariales y entornos industriales mediante API y protocolos especializados.

Diferenciación

• De registrar a actuar
  Fracttal no solo documenta lo que ha ocurrido. Detecta desviaciones, ayuda a decidir y activa respuestas.
• IA conectada a la operación real
  Sus agentes trabajan sobre datos de sensores, históricos, activos y órdenes de trabajo de cada organización.
• Acceso mediante lenguaje natural
  Los usuarios pueden consultar el estado del mantenimiento, solicitar análisis o generar dashboards sin depender de informes estáticos.
• Un sistema para distintos activos y divisiones
  Permite gestionar bajo una misma capa de datos plantas, instalaciones, maquinaria, infraestructuras, edificios y activos distribuidos.
• Mantenimiento conectado
  Integra CMMS, EAM, IoT, movilidad, ERP, analítica e inteligencia artificial en un único entorno.
• Escalabilidad internacional
  Una empresa puede comenzar con una instalación o grupo de activos y extender después el modelo a distintas divisiones, centros y países
• Resultados económicos medibles
  Un análisis elaborado por EY proyecta un retorno medio del 750 % a dos años, además de reducciones en las paradas no planificadas, el mantenimiento reactivo y el tiempo dedicado a planificación.

Casos de uso en mantenimiento preventivo

• Energía: mantenimiento predictivo de aerogeneradores, plantas solares, subestaciones, baterías y sistemas de almacenamiento.
• Agua: monitorización IoT y mantenimiento de bombas, motores, válvulas, depuradoras, desaladoras y equipos críticos durante todo el ciclo del agua.
• Transporte e infraestructuras: gestión de activos en carreteras, túneles, metros, tranvías, puertos, estaciones, maquinaria e instalaciones auxiliares.
• Industria: anticipación de fallos, reducción de interrupciones y mejora de la disponibilidad de equipos productivos.
• Ciudades e inmobiliaria: gestión técnica de edificios, climatización, iluminación, ascensores, instalaciones eléctricas y centros de datos.
• Facility management: coordinación de técnicos, proveedores, incidencias, contratos y niveles de servicio en múltiples ubicaciones.
• Alimentación y salud: trazabilidad de intervenciones y apoyo al cumplimiento de procedimientos, auditorías y requisitos regulatorios.
• Logística: mejora de la disponibilidad de centros, flotas, almacenes, equipos de manutención y sistemas automatizados.
• Innovación: creación de modelos predictivos entrenados con datos de sensores, históricos y órdenes de trabajo, utilizando la IA conversacional como capa de acceso.

Fracttal acredita en casos reales resultados como un 20 % menos de costes de mantenimiento, un 75 % más de eficiencia operativa, más de 850 horas de inactividad evitadas al año y hasta un 95 % de cumplimiento del mantenimiento preventivo.

Una forma de comprobar su impacto consiste en desplegar un piloto durante entre ocho y doce semanas en una planta industrial o de agua, un parque renovable, un edificio o una infraestructura de transporte.

Durante el piloto pueden medirse indicadores como:

• averías evitadas
• reducción del mantenimiento correctivo
• disponibilidad de los activos
• ahorro energético
• horas de planificación y trabajo evitadas
• cumplimiento de los planes preventivos
• adopción y uso del asistente de inteligencia artificial.

Cada hora de parada no planificada puede traducirse en producción perdida, clientes desatendidos, mayores consumos y costes inesperados.

Por eso, la pregunta ya no es únicamente cuánto cuesta digitalizar el mantenimiento. Es también cuánto está costando seguir gestionándolo de forma reactiva.

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